Ingénieur.e DevOps/DataOps
Indexed description
L’établissement compte plus de 15000 étudiants et plus de 3000 personnels enseignant (e)s-chercheur(e)s, chercheur(e)s et personnels d’appui au sein de 33 laboratoires, 15 composantes de formation ainsi qu’au sein de services support et de soutien.
L’université œuvre dans de nombreux domaines de recherche et représente à elle seule un quart de la recherche française sur les villes de demain. Elle regroupe des compétences pluridisciplinaires pour conduire des recherches de qualité au service de la société, proposer des formations adaptées au monde socio-économique et accompagner les politiques publiques.
L’Université Gustave Eiffel est également la première université française en apprentissage et forme jeunes, salariés, ou citoyens à tous les niveaux ; apporte des éclairages scientifiques à l’ensemble de la société et vise à contribuer in fine à l’élévation du niveau de qualification de tous.
Visionner le film de présentation : https://www.youtube.com/watch?v=8uVHEAaj75A
Mission
Dans le cadre du Programme Prioritaire de Recherche (PEPR) « Ville Durable & Bâtiments Innovants », l’Université Gustave Eiffel a la responsabilité du Centre Opérationnel « Système d’Information de la Ville Durable et Bâtiments Innovants » (SIVDBI) dont l’objectif est de mettre en place un système d’information pour la gestion, l’analyse, la visualisation et la FAIR-isation des données urbaines massives afin de pouvoir être en appui à la recherche et aux acteurs locaux. Pour plus d’information sur le SIVDBI : https://si.pepr-vdbi.fr/ ».
Pour assurer le maintien en conditions opérationnelles et l'évolution d'une plateforme Big Data dédiée à la recherche scientifique, le SIVDBI recherche un. ingénieur.e DevOps/DataOps.
Utilisée par chercheurs, data scientists et équipes techniques pour traiter et valoriser des données à grande échelle, cette plateforme repose sur Kubernetes et un écosystème Data moderne.
Vous en garantirez la stabilité, la sécurité et la performance, tout en accompagnant les utilisateurs au quotidien.
- Maintenir en conditions opérationnelles la plateforme : disponibilité, fiabilité, sécurité et performance des services
- Administrer et faire évoluer les composants Kubernetes selon les besoins scientifiques, techniques et organisationnels
- Déployer et maintenir l'écosystème Data : Spark, Kafka, JupyterHub, Trino, OpenMetadata, dbt, MinIO, PostgreSQL
- Automatiser déploiement et configuration (Helm, Kustomize, GitLab CI, ArgoCD, Argo Workflows /Events) et renforcer les pratiques GitOps, CI/CD et Infrastructure as Code
- Superviser la plateforme, gérer les alertes et améliorer l'observabilité
- Diagnostiquer et résoudre incidents et problèmes de performance ; optimiser les usages des outils Data
- Accompagner les utilisateurs (prise en main, support) et produire la documentation technique et les guides
- Garantir reproductibilité, gouvernance et traçabilité ; gérer droits et accès (Keycloak, RBAC, namespaces)
- Proposer des améliorations de robustesse, d'ergonomie et de qualité de service
- Expérience en environnement universitaire, laboratoire ou infrastructure de recherche
- Expérience en DevOps/DataOps, Cloud ou administration Kubernetes ; bonne connaissance des environnements Big Data / calcul distribué
- Maîtrise de Kubernetes, Docker, CI/CD, GitOps et Infrastructure as Code (GitLab CI, ArgoCD, Terraform, Ansible, Helm, Kustomize)
- Compréhension des enjeux de performance et tuning (Spark, Trino, Kafka, MinIO, PostgreSQL)
- Usages scientifiques (notebooks, workflows de données, Python/R, calcul distribué) ; expérience JupyterHub, Spark, Trino, stockage objet
- Connaissance des principes FAIR, de la gestion des métadonnées et du RGPD
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